Prévention et prédiction sur les effets des médicaments

Comment prédire pour guérir…

Vouloir prévenir les épidémies, identifier le plus en amont possible les facteurs de risque pour éviter les maladies ou ralentir leur développement, prédire dès la naissance des prédispositions à telle ou telle infection… Autant d’ambitions mille fois exprimées par les scientifiques et les représentants du corps médical.

A partir d’une hypothèse formulée sur le fondement de laquelle sont collectées des données, une observation permet d’opérer une relation entre des données et d’en déduire de nouvelles hypothèses ou de nouveaux traitements qui seront reproduits à des cas similaires. Depuis plusieurs années, cette recherche s’est enrichie par d’autres sources très diverses prenant ainsi en compte le milieu dans lequel les individus évoluent : données environnementales, données socio-professionnelles, etc. Cette situation est aujourd’hui réinterrogée par l’irruption des nouvelles techniques de gestion des données qui doivent s’adapter à la production massive et exponentielle de données caractérisées par le phénomène du Big Data – nous reviendrons sur la définition de ce terme. Cette production massive de données peut-elle avoir un effet sur la prévention des maladies, le Big Data a-t-il un rôle à jouer, parmi d’autres, pour améliorer le niveau sanitaire de la population et  permettre ainsi aux politiques de disposer des bonnes informations au bon moment pour définir une politique de santé publique plus intelligente ?

Autant de domaines à explorer avec l’aide des nouvelles technologies et plateformes telles que H2H Feelsafe de H2H mobility, permettant de collecter des informations médicales et de les analyser pour mieux appréhender les effets de certaines posologies, ou anticiper des risques potentiels.